La gestione della manutenzione è un aspetto che riguarda numerosi settori: dall’industria produttiva, estrattiva, ma anche logistica, trasporti, moda e lusso, hospitality, etc., tutte le organizzazioni hanno bisogno di poter contare su macchinari e infrastrutture affidabili e performanti.
Oggetto di manutenzione poi, non sono solo i macchinari produttivi, ma tutti quegli asset fisici che permettono a un’azienda di gestire la produzione e il business in maniera ottimale (computer, attrezzature, macchinari industriali, etc.) e che devono risultare efficienti e in buone condizioni di funzionamento.
C’è da aggiungere che ogni settore ha le sue peculiarità: se per un’azienda logistica un asset fondamentale è data dalla flotta di trasporto, per un’azienda del settore manifatturiero gli impianti di produzione sono la componente fondamentale.
Malfunzionamenti, guasti e fermo macchina rappresentano, infatti, una perdita non solo in termini di costo da sostenere, ma anche in termini di mancata produzione, interruzione non prevista dell’operatività, mancato rispetto delle commesse e via dicendo. Per questo le aziende sono sempre più attente a contenere e prevedere il danno anziché agire a posteriori:
prevedere il guasto aiuta a prevenirlo e ad allungare la vita dei macchinari, con un impatto positivo sull’incidenza dei costi e sull’ottimizzazione delle risorse.
Cos’è la manutenzione predittiva
La manutenzione predittiva è una forma avanzata di manutenzione preventiva che permette di individuare il tempo residuo prima del verificarsi del guasto e quindi di prevenirlo, stabilendo il momento più conveniente per programmare le azioni di manutenzione sui macchinari.
Questo tipo di manutenzione è abilitato da tecnologie IoT che permettono il monitoraggio continuo in real-time delle macchine e la raccolta di una grande quantità di dati. Tutte queste informazioni vengono trasformate attraverso dei modelli matematici in precisi indicatori che permettono di valutare lo stato di deterioramento effettivo del macchinario e, quindi, di stabilire il momento più vantaggioso per programmare le azioni di manutenzione.
Per tutti questi motivi, la manutenzione predittiva è diventata uno dei pilastri dell’industria 4.0.
Vediamo nel dettaglio le differenze tra manutenzione correttiva, preventiva e predittiva, in termini di vantaggi, benefici, costi e opportunità.
Manutenzione Reattiva (RM)
Questa forma di manutenzione si esegue attraverso azioni correttive tramite un approccio “run to failure”, ossia prevede l’intervento di manutenzione solo al verificarsi del guasto o di problemi inattesi. Ad oggi questo modello risulta per lo più anacronistico perché il meno efficiente, prevedibile e potenzialmente più costoso in assoluto. Se il guasto ai device dei venditori può essere un’impasse sconveniente che porta malfunzionamenti e danni aggirabili nell’arco di tempi brevi e con investimenti contenuti, immaginate cosa può significare il guasto imprevisto per un’azienda estrattiva operante nel settore Oil & Gas, sia in termini di costi, che di tempi per l’approvvigionamento delle componenti e della riparazione (o sostituzione).
Manutenzione Preventiva (PM)
Assimilabile alla manutenzione programmata, la manutenzione preventiva si basa su dati statistici e storici dei guasti: in base a determinate condizioni di usura e tempo, i costruttori possono stabile dei tempi medi entro i quali intervenire per prevenire determinati guasti e malfunzionamenti. Il limite di questo approccio è quello di basarsi su dati statistici passati prendendo come unico indicatore il tempo, in realtà esistono una serie di altri fattori che possono abbreviare o allungare la durata della vita di un macchinario o di un suo componente (agenti atmosferici, condizioni di utilizzo, stress, avarie passate, condizioni di lubrificazione, usura, disallineamento di cuscinetti, etc.).
Questo approccio è quello più diffuso, basato su ispezioni periodiche e interventi programmati, che consentono di stabilire il momento più conveniente per un fermo macchina. Benché statisticamente affidabile, si rivela oggi inadeguato nei settori più competitivi, dove tempo, risorse e incidenza dei costi può significare un discostamento a due cifre % rispetto ad un sistema basato sul “condition monitoring”.
Manutenzione Predittiva (PdM)
La Manutenzione Predittiva si basa su tecnologie e strumenti che permettono il monitoraggio delle condizioni in tempo reale (condition monitoring, appunto) usando un approccio data-driven.
I dati sui macchinari, sui guasti ed eventi passati e i dati acquisiti in real-time tramite il monitoraggio delle macchine attraverso sensori e componenti IoT vengono acquisiti e fatti conferire in una piattaforma di AI (Intelligenza Artificiale), dove vengono processati, analizzati e utilizzati per istruire un modello predittivo: un algoritmo in grado di prevedere il verificarsi di determinati eventi in base appunto a specifici indicatori. Tali eventi possono essere la possibilità o meno del verificarsi di un guasto e la determinazione di un livello di rischio.
Ne nasce quindi un nuovo modello di manutenzione, basato sul real-time monitoring, in grado di generare innumerevoli vantaggi.
Vantaggi della manutenzione predittiva
Innanzitutto c’è un cambio di paradigma: si passa dall’intervento attuato per risolvere un problema, ad una pianificazione efficiente delle attività di manutenzione volte a ridurre i costi e allungare la vita degli impianti stessi.
I principali vantaggi della manutenzione preventiva possono essere riassunti in:
- Impedire il verificarsi del guasto e dei downtime imprevisti (individuare le anomalie permette di agire prima del verificarsi del malfunzionamento evitando il guasto stesso);
- Riduzione dei costi (di manutenzione, di mancata produzione, di inattività, dell’acquisto di nuovi asset, di mancate commesse, etc.)
- Aumento della produttività e della sicurezza sul lavoro;
- Elevata qualità e performance di produzione, grazie alle condizioni ottimali degli asset.
Come strutturare un sistema di manutenzione predittiva?
Esistono delle condizioni necessarie per implementare la manutenzione predittiva:
- Sistema di raccolta dati attraverso tecnologie IoT e sensori;
- Software CMMS (Computerized Maintenance Management System), ossia un programma che permette di gestire gli asset e pianificare la manutenzione tramite dashboard;
- Piattaforme di AI e strumenti Machine Learning per l’implementazione di modelli predittivi e algoritmi di analisi dei dati.
Quando conviene?
La convenienza di un sistema di manutenzione predittiva nel lungo periodo è talmente evidente da essere già identificata come strada maestra per numerose industrie (manifatturiera, estrattiva, petrolchimica, farmaceutica, logistica e trasporti, etc.).
Gli investimenti necessari per implementare un approccio predittivo scoraggiano soprattutto le aziende piccole che non hanno ancora abilitato dei modelli di business data-driven e che rischiano così di accumulare un gap sempre maggiore rispetto ad aziende più strutturate, in grado di investire e quindi di contenere i costi, aumentare i ricavi e ottenere utili maggiori già nel breve periodo.
I sistemi di Business Intelligence & Predictive Analytics risultano ad oggi degli strumenti indispensabili per quelle aziende che operano in mercati iper-competitivi, che non a caso sono le prime ad aver investito in tal senso.
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